Научная статья на тему 'ПРОГНОЗ УРБАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ'

ПРОГНОЗ УРБАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

CC BY
13
1
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
урбанизация / спутниковые данные / машинное обучение / геопространственный анализ / прогнозирование / городское развитие / urbanization / satellite data / machine learning / geospatial analysis / forecasting / urban development

Аннотация научной статьи по строительству и архитектуре, автор научной работы — Федотов И. С.

В данной статье рассматривается применение методов машинного обучения для прогнозирования процессов урбанизации на основе спутниковых данных. Описывается значимость анализа динамических изменений городских территорий, а также подчеркивается роль современных алгоритмов в выявлении закономерностей развития городов. Особое внимание уделяется качеству исходной информации, влиянию различных факторов на формирование городской среды и перспективам внедрения результатов прогнозирования в практику градостроительного планирования.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

URBANIZATION FORECAST BASED ON SATELLITE DATA

This article discusses the application of machine learning methods to forecast urbanization processes based on satellite data. It describes the importance of analyzing dynamic changes in urban areas and emphasizes the role of modern algorithms in identifying patterns of urban development. Particular attention is paid to the quality of the initial information, the influence of various factors on the formation of the urban environment and the prospects for implementing the forecasting results in urban planning practice.

Текст научной работы на тему «ПРОГНОЗ УРБАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ»

УДК 004

Федотов И.С.

магистрант 1 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ПРОГНОЗ УРБАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Аннотация: в данной статье рассматривается применение методов машинного обучения для прогнозирования процессов урбанизации на основе спутниковых данных. Описывается значимость анализа динамических изменений городских территорий, а также подчеркивается роль современных алгоритмов в выявлении закономерностей развития городов. Особое внимание уделяется качеству исходной информации, влиянию различных факторов на формирование городской среды и перспективам внедрения результатов прогнозирования в практику градостроительного планирования.

Ключевые слова: урбанизация, спутниковые данные, машинное обучение, геопространственный анализ, прогнозирование, городское развитие.

Рост городского населения и увеличение площади городов являются одними из наиболее заметных проявлений глобальных социально-экономических трансформаций. Сегодня урбанизация в разных регионах планеты идёт неравномерно, и её темпы определяются совокупностью факторов, начиная от экономического развития и заканчивая климатическими условиями. Тем не менее, существует общая тенденция к расширению городских агломераций, а также к появлению новых экономических центров. Данный процесс требует постоянного мониторинга и грамотного планирования, поскольку от того, как именно будут расти города, зависит их экологическая устойчивость, социальная безопасность и экономическая эффективность.

Появление доступных, детализированных и частых по времени спутниковых снимков открыло новые возможности для анализа урбанизации и её прогнозирования. Спутниковые данные высокой и сверхвысокой пространственной разрешающей способности позволяют исследователям фиксировать мельчайшие изменения в структуре городской среды. Параллельно с этим, развитие методов машинного обучения, в особенности глубоких нейронных сетей, дало инструментарий для эффективной обработки больших объёмов визуальной информации. Сопоставление снимков, сделанных в разные годы, месяцы и даже дни, превращается в подробную хронику преобразования городских пространств, которая может быть автоматически расшифрована специальными алгоритмами.

Одно из ключевых преимуществ машинного обучения в задаче прогнозирования урбанизации заключается в способности таких алгоритмов выявлять корреляции между факторами, которые на первый взгляд могут быть неочевидными. При классическом геостатистическом подходе нередко сложно учесть нелинейные зависимости и множественные показатели, влияющие на распределение и рост застроенных территорий. Машинное обучение, напротив, способно интегрировать в единую модель данные о рельефе местности, плотности существующей застройки, наличии дорог, уровне социально-экономического развития и климатических условиях. При достаточном объёме обучающих данных алгоритмы не только фиксируют факт расширения городской черты, но и способны определять вероятные векторы будущего роста.

Использование спутниковых снимков различной спектральной полосы дополняет традиционные данные, получаемые в видимом диапазоне, информацией о состоянии растительности, почв и строительных материалов. Это помогает более точно определять границы урбанизированных зон и различать этапы строительных процессов. При этом важную роль играет предварительная обработка изображений, направленная на исправление геометрических искажений, устранение атмосферных помех, а также калибровку разных наборов снимков, сделанных различными спутниками. Без качественной подготовки

данных итоговый анализ может содержать большие погрешности, особенно если сравниваются снимки из различных источников, полученных в неодинаковых условиях освещённости.

При обучении моделей прогнозирования урбанизации учитывается историческая динамика роста городских территорий. Алгоритмы получают на вход временные ряды карт застройки, сгруппированные по годам, и пытаются найти скрытые закономерности, объясняющие, почему в определённые периоды рост застроенных территорий был более интенсивным. В качестве дополняющих признаков могут выступать статистические данные о населении, данные экономической статистики (уровень дохода, динамика безработицы, объёмы промышленного и жилищного строительства), а также параметры изменения климата (температура, осадки, частота экстремальных погодных явлений). Все эти данные могут быть собраны из открытых источников и правительственных статистических ведомств или получены в результате научных проектов на стыке географии, экономики и градостроительной теории.

Одним из важных результатов применения таких комплексных моделей является создание прогнозных карт урбанизации с указанием вероятности застройки в каждом пикселе спутникового снимка. Это означает, что градостроительные организации и местные органы власти получают инструмент, позволяющий объективно оценивать риски и возможности развития конкретных районов. На основе этих прогнозов можно заранее предусматривать инфраструктурные проекты, планировать дороги и объекты социального назначения, корректировать экологические нормы и разрабатывать программы по снижению загрязнения воздуха. Фактически, данные машинного анализа становятся своеобразным «цифровым советником», помогающим управлять ростом городов более разумно и сбалансированно.

Особое значение приобретает интеграция автоматизированных систем мониторинга урбанизации с интерактивными геопорталами и информационными панелями. Подобные системы могут обновляться в режиме реального времени, используя новые спутниковые снимки, наземные

обследования и статистические данные. Таким образом, градостроители и аналитики имеют доступ к актуальным сведениям о состоянии городской среды, динамике миграционных потоков, показателях экологической нагрузки. Наличие открытых и удобных для восприятия данных способствует более прозрачному принятию решений, повышает ответственность застройщиков и стимулирует развитие общественного контроля.

Значимым препятствием на пути широкого внедрения технологий спутникового мониторинга и машинного обучения остаются вопросы стандартизации данных и организации технической инфраструктуры. Различные ведомства и исследовательские институты используют отличающиеся форматы и методики сбора информации, что иногда усложняет консолидацию и сопоставление данных. Кроме того, для регулярного анализа больших объёмов спутниковых снимков требуются вычислительные мощности, которые не всегда доступны в региональных планировочных учреждениях. Однако стремительное снижение стоимости облачных вычислений и развитие открытых платформ для машинного обучения постепенно снимают эти ограничения, позволяя всё большему числу специалистов работать с большими данными.

Стоит отметить и важность экологических ограничений при прогнозировании урбанизации. Нередко рост городов сопровождается усилением нагрузки на природные территории, деградацией почв, вырубкой лесов и загрязнением водных ресурсов. Поэтому точные данные о состоянии окружающей среды, в том числе получаемые из спутниковых снимков, должны рассматриваться как важная часть комплексного анализа. Машинное обучение, обученное на подобных многослойных данных, способно предупредить о рисках чрезмерной застройки, способствующей утрате зелёных зон и ухудшению качества воздуха в перспективе ближайших десятилетий.

В заключение следует подчеркнуть, что технологии машинного обучения и спутникового мониторинга постепенно становятся неотъемлемой частью современной урбанистики. Предоставляя достоверную и оперативную информацию о темпах и векторах развития городов, они помогают

реализовывать более устойчивые, сбалансированные стратегии градостроительного планирования. В условиях постоянно растущего населения и ограниченности ресурсов такой подход является не просто инновационным решением, а необходимой мерой для сохранения комфортной и гармоничной городской среды.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Анализ мониторинга состояния природной среды с применением гис;

2. Технологий // https://cyberleninka.ru/artide/n/anaHz-monitoringa-sostoyaniya-prirodnoy-sredy-s-primeneniem-gis-tehnologiy;

3. Мониторинг городской территории по материалам космических съемок;

4. // https://cyberleninka.ru/article/n/monitoring-gorodskoy-territorii-po-materialam-kosmicheskih-semok;

5. Machine learning models for geospatial data // https://w.researchgate.net/publication/261551597_Machine_learning_models_for_ge ospatial_data

Fedotov I.S.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

URBANIZATION FORECAST BASED ON SATELLITE DATA

Abstract: this article discusses the application of machine learning methods to forecast urbanization processes based on satellite data. It describes the importance of analyzing dynamic changes in urban areas and emphasizes the role ofmodern algorithms in identifying patterns of urban development. Particular attention is paid to the quality of the initial information, the influence of various factors on the formation of the urban environment and the prospects for implementing the forecasting results in urban planning practice.

Keywords: urbanization, satellite data, machine learning, geospatial analysis, forecasting, urban development.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.